ICML 2024 | 梯度检查点太慢?不降速、省显存,LowMemoryBP大幅提升反向传播显存效率
ICML 2024 | 梯度检查点太慢?不降速、省显存,LowMemoryBP大幅提升反向传播显存效率自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构,微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
来自主题: AI技术研报
10749 点击 2024-07-12 17:47
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构,微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
生物神经网络有一个重要的特点是高度可塑性,这使得自然生物体具有卓越的适应性,并且这种能力会影响神经系统的突触强度和拓扑结构。
开源大语言模型(LLM)百花齐放,为了让它们适应各种下游任务,微调(fine-tuning)是最广泛采用的基本方法。基于自动微分技术(auto-differentiation)的一阶优化器(SGD、Adam 等)虽然在模型微调中占据主流,然而在模型越来越大的今天,却带来越来越大的显存压力。